par(mfrow=c(2, 2))
data1_9<-read.csv("data/时间序列分析——基于R（第2版）案例数据/csv/A1_9.csv")
ts_change<- ts(data1_9$change)

# 时序图
plot(ts_change, type="o", pch=5, col='#39CBB4')

# 一阶差分
dif_change<-diff(ts_change)
plot(dif_change, type="o", pch=5, col='#39CBB4')


# ADF检验
# install.packages("aTSA")
library(aTSA)
adf.test(dif_change, nlag=3)

# 白噪声，纯随机检验
for( k in 1:3) print(Box.test(dif_change, lag=6*k, type="Ljung-Box"))

# 自相关图
acf(dif_change, lag.max=30)
pacf(dif_change, lag.max=30)

# 拟合 ARMA(1, 1) 模型
arima(dif_change, order=c(1, 0, 1), method="ML")
